Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.32
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pp.243-253
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1994
Work environments have been changed with the advent of new technologies, such as computer technology. The newer technologies, the more changes in our work conditions. However, human cognitive limits can't keep up with the change of work environments. Mental workload has been an important factors in designing modem work environments such as human-computer interaction. Designing man-machine systems requires knowledge and evaluation of the human cognitive processes which control information flow workload. Futhermore, under an urgent situation, human operator may suffer the work stress, work error, and resultant deleterious work performance. To describe the work performance in the urgent work situations, with time stress and dynamic event occurence, a new concept of information density was introduced. For a series of experiments performed for this study, three independent variables(information amount system processing time, information density) were evaluated using such dependent variables as reaction time, number of error, and number of failure. The results of statistical anlysiss indicate that the amount of information effected on all of five dependent measure. Number of failure and number of secondary task score were effected by both amount of information and operational speed of system, but reaction time of secondary task were effected by both amount of information and information density.
Avoiding the unified productivity that was caused by the mechanical and technical development due to Industrial Revolution in the past, modern design is incessantly evolving in search of new motive, namely, diversity. Further, we live in the age when the propensity that serves public interest and purpose and sometimes shows quite individual character should be considered. As a result, the comprehensive and harmonious trend of emotional design is being highlighted more remarkably. Involving the social background that further respects human dignity, this is closely related to diverse issues such as human right which should be guaranteed and pursued for individual. While the tradition and innovation caused by the encounter of machine and art had confrontation and conflict in the past, the direction has changed to incessant evolution and interaction where paradigm of technical progress and development is newly composed and changed in modern times. The meaning of service in medical area is expanding and developing from the simple treatment to the more comprehensive healing. Medical space will evolve to the healing space that attaches importance to emotional aspect of human dimension which further understands and respects human being in the future.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3559-3568
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1999
The information overload with many information resources is an inevitable problem in modern electronic life. It is more difficult to search some information with user's information needs from an uncontrolled flood of many digital information resources, such as the internet which has been rapidly increased. So, many information retrieval systems have been researched and appeared. In text retrieval systems, they have met with user's information needs. While, in image retrieval systems, they have not properly dealt with user's information needs. In this paper, for resolving this problem, we proposed the intelligent user interface for image retrieval. It is based on HCOS(Human-Computer Symmetry) model which is a layed interaction model between a human and computer. Its' methodology is employed to reduce user's information overhead and semantic gap between user and systems. It is implemented with machine learning algorithms, decision tree and backpropagation neural network, for user adaptation capabilities of intelligent image retrieval system(IIRS).
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.4
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pp.364-371
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2013
Emotion Recognition is one of the important part to develop in human-human and human computer interaction. In this paper, we have focused on the performance of multi-class SVM (Support Vector Machine) with Gaussian RFB (Radial Basis function) kernel, which has been used to solve the problem of emotion recognition from physiological signals and to improve the accuracy of emotion recognition. The experimental paradigm for data acquisition, visual-stimuli of IAPS (International Affective Picture System) are used to induce emotional states, such as fear, disgust, joy, and neutral for each subject. The raw signals of acquisited data are splitted in the trial from each session to pre-process the data. The mean value and standard deviation are employed to extract the data for feature extraction and preparing in the next step of classification. The experimental results are proving that the proposed approach of multi-class SVM with Gaussian RBF kernel with OVO (One-Versus-One) method provided the successful performance, accuracies of classification, which has been performed over these four emotions.
Kim, Yong-Hwi;Lee, Hyong-Euk;Kim, Heon-Hui;Park, Kwang-Hyun;Bien, Zeung-Nam
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02a
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pp.228-234
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2007
한국과학기술원 인간친화복지로봇 연구센터에서 개발 중인 ISH(Intelligent Sweet Home)는 다양한 서비스 로봇 및 인간-기계 인터페이스(HMI:Human-Machine Interface)를 통해서 노약자 및 장애인의 일상 생활을 도와 줄 수 있는 지능형 주거 공간이다. ISH에서는 홈네트워크를 통해 연결된 가전 기기 및 환경 정보 취득이 가능한 센서 장비, 그리고 지능형 침대, 휠체어, 이동 보조 로봇 등이 거주자가 독립 생활을 영위할 수 있도록 여러 가지 서비스를 제공한다. 하지만 노약자 및 장애인의 관점에서 서비스 양의 증가뿐만 아니라, 이를 쉽고 편하게 운용할 수 있는 서비스 질의 측면 또한 중요하게 고려하여야 한다. 이러한 이유 때문에, ISH에서는 집사 로봇(steward robot)의 개념을 도입하여 거주자와 복잡한 시스템의 효율적인 매개체로 사용하고 있다. 사용자의 편의를 추구하기 위한 공학적인 접근방법 중의 하나로, 본 논문에서는 집사 로봇의 작업 계획 기능에 대해서 설명하도록 한다. 작업 계획 시스템을 이용하여, 집사 로봇은 사용자의 상위 레벨 명령을 해석하여 각 로봇 또는 제어 가능 개체들을 제어하게 된다. 제안하는 시스템은 STRIPS(STanford Research Institute Problem Solver) 상태 표현 방법과 그래프계획(Graphplan) 방법에 기반하여 작업 계획을 수행한다. 또한 작업 계획 속도를 증가 시키기 위하여 공간 추상화(world abstraction)와 하위 목표 계획(subgoal planning)의 개념을 적용하였다. 그리고 ISH에서 정의된 시나리오를 이용한 상위 레벨 명령을 통해 제안된 시스템의 효용성을 검증하도록 한다.
Real-Time object tracking has emerged as an important component in several application areas including machine vision. surveillance. Human-Computer Interaction. image-based control. and so on. And there has been developed various algorithms for a long time. But in many cases. they have showed limited results under uncontrolled situation such as illumination changes or cluttered background. In this paper. we present a novel. computationally efficient algorithm for tracking human face robustly under illumination changes and cluttered backgrounds. Previous algorithms usually defines color model as a 2D membership function in a color space without consideration for illumination changes. Our new algorithm developed here. however. constructs a 3D color model by analysing plenty of images acquired under various illumination conditions. The algorithm described is applied to a mobile head-eye robot and experimented under various uncontrolled environments. It can track an human face more than 100 frames per second excluding image acquisition time.
Recently, interest in social robots that can socially interact with humans is increasing. Thanks to the development of ICT technology, social robots have become easier to provide personalized services and emotional connection to individuals, and the role of social robots is drawing attention as a means to solve modern social problems and the resulting decline in the quality of individual lives. Along with the interest in social robots, the spread of social robots is also increasing significantly. Many companies are introducing robot products to the market to target various target markets, but so far there is no clear trend leading the market. Accordingly, there are more and more attempts to differentiate robots through the design of social robots. In particular, anthropomorphism has been studied importantly in social robot design, and many approaches have been attempted to anthropomorphize social robots to produce positive effects. However, there is a lack of research that systematically describes the mechanism by which anthropomorphism for social robots is formed. Most of the existing studies have focused on verifying the positive effects of the anthropomorphism of social robots on consumers. In addition, the formation of anthropomorphism of social robots may vary depending on the individual's motivation or temperament, but there are not many studies examining this. A vague understanding of anthropomorphism makes it difficult to derive design optimal points for shaping the anthropomorphism of social robots. The purpose of this study is to verify the mechanism by which the anthropomorphism of social robots is formed. This study confirmed the effect of the human-likeness of social robots(Within-subjects) and the construal level of consumers(Between-subjects) on the formation of anthropomorphism through an experimental study of 3×2 mixed design. Research hypotheses on the mechanism by which anthropomorphism is formed were presented, and the hypotheses were verified by analyzing data from a sample of 206 people. The first hypothesis in this study is that the higher the human-likeness of the robot, the higher the level of anthropomorphism for the robot. Hypothesis 1 was supported by a one-way repeated measures ANOVA and a post hoc test. The second hypothesis in this study is that depending on the construal level of consumers, the effect of human-likeness on the level of anthropomorphism will be different. First, this study predicts that the difference in the level of anthropomorphism as human-likeness increases will be greater under high construal condition than under low construal condition.Second, If the robot has no human-likeness, there will be no difference in the level of anthropomorphism according to the construal level. Thirdly,If the robot has low human-likeness, the low construal level condition will make the robot more anthropomorphic than the high construal level condition. Finally, If the robot has high human-likeness, the high construal levelcondition will make the robot more anthropomorphic than the low construal level condition. We performed two-way repeated measures ANOVA to test these hypotheses, and confirmed that the interaction effect of human-likeness and construal level was significant. Further analysis to specifically confirm interaction effect has also provided results in support of our hypotheses. The analysis shows that the human-likeness of the robot increases the level of anthropomorphism of social robots, and the effect of human-likeness on anthropomorphism varies depending on the construal level of consumers. This study has implications in that it explains the mechanism by which anthropomorphism is formed by considering the human-likeness, which is the design attribute of social robots, and the construal level of consumers, which is the way of thinking of individuals. We expect to use the findings of this study as the basis for design optimization for the formation of anthropomorphism in social robots.
The hERG (human ether-a-go-go related gene) ion channel is a main factor for cardiac repolarization, and the blockade of this channel could induce arrhythmia and sudden death. Therefore, potential hERG ion channel inhibitors are now a primary concern in the drug discovery process, and lots of efforts are focused on the minimizing the cardiotoxic side effect. In this study, $IC_{50}$ data of 202 organic compounds in HEK (human embryonic kidney) cell from literatures were used to develop predictive 2D-QSAR model. Multiple linear regression (MLR), Support Vector Machine (SVM), and artificial neural network (ANN) were utilized to predict inhibition concentration of hERG ion channel as machine learning methods. Population based-forward selection method with cross-validation procedure was combined with each learning method and used to select best subset descriptors for each learning algorithm. The best model was ANN model based on 14 descriptors ($R^2_{CV}$=0.617, RMSECV=0.762, MAECV=0.583) and the MLR model could describe the structural characteristics of inhibitors and interaction with hERG receptors. The validation of QSAR models was evaluated through the 5-fold cross-validation and Y-scrambling test.
This paper presents the artistic background and implementation structure of a conversational artificial intelligence interactive artwork, "An Evolving GAIA". Recent artworks based on artificial intelligence technology are introduced. Development of biomimetics and artificial life technology has burred differentiation of machine and human. In this paper, artworks presenting machine-life metaphor are shown, and the distinct implementation of conversation system is emphasized in detail. The artwork recognizes and follows the movement of audience using its eyes for natural interaction. It listens questions of the audience and replies appropriate answers by text-to-speech voice, using the conversation system implemented with an Android client in the artwork and a webserver based on the question-answering dictionary. The interaction gives to the audience discussion of meaning of life in large scale and draws sympathy for the artwork itself. The paper shows the mechanical structure, the implementation of conversational system of the artwork, and reaction of the audience which can be helpful to direct and make future artificial intelligence interactive artworks.
This paper is the UX-based technology strategy research which is a solution to how conversational AI can be ethically evolved in the Metaverse environment. Since conversational AI influences people's on-offline decision-making factors through interaction with people, the Metaverse AI ethics must be reflected. In the machine learning process of conversational AI, cultural codes along with user's personal experience data must be included and considered to reduce the error value of user experience. Through this, the super-personalized Metaverse service can evolve ethically with social values. With above hypothesis as a result of the study, a conceptual model of a forward-looking perspective was developed and proposed by adding user experience data to the machine learning (ML) process for context-based interactive AI in the Metaverse service environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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